主要观点总结
这篇文章主要报道了一篇由MIT二年级博士发表的论文引发的争议。这篇论文探讨了AI在科学研究中的影响，尤其是新材料发现方面的应用。论文引发了广泛的讨论和质疑，因为有人怀疑其数据的可靠性。导师和MIT官方最终撤回了这篇论文，因为其数据的来源、可靠性或有效性存在质疑。文章还提到了该论文的几个关键点，包括其提出的新材料发现数量大幅增加、AI对生产力分布的影响以及对该论文真实性的质疑等。
关键观点总结
关键观点1: 论文发表引起的争议
论文一经发表，立即引起了广泛的讨论和质疑，对其数据的可靠性提出了质疑。
关键观点2: 导师和MIT的反应
导师和MIT官方对论文的真实性问题进行了内部审查，并最终撤回了这篇论文。
关键观点3: 论文的主要观点
论文探讨了AI在科学研究中的影响，尤其是新材料发现方面的应用，提出了AI如何推动新发现、影响生产力分布等观点。
关键观点4: 对论文真实性的质疑
有专业人士对论文数据的来源和可靠性提出质疑，并分析了其中的疑点。
正文
要知道，在去年年底，这篇文章发表时，可是引起了不小的轰动。
作者提出的许多观点，实在是振奋人心：
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AI正以惊人的速度推动新发现，直接让研究人员发现的材料数量增加了44%，专利申请量增加了39%，下游产品创新量增加了17%。
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AI对生产力分布的影响极不均衡，排名前1/10的科学家的产出增长了81%，而排名后1/3的科学家的产出增长却微乎其微。
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对于表现最佳的人，AI充当了共同智能，放大了他们的创造力和产出。
论文作者Aidan Toner-Rodgers
沃顿商学院教授Ethan Mollick也转发了这篇论文。
读者们表示，这项研究太棒了！非常欢迎这种研究大模型对于科研影响的论文。
可是如今却要告诉大家，这篇论文竟是靠数据造假得来的？
事情闹得这么大，曾以题为「The Scientist vs. the Machine」的文章对此事进行报道的大西洋周刊撰稿人，也在线吃起了瓜。
其实，去年11月这篇论文一经发表，就已经有专业人士感觉到不对了。
这篇论文的造假嫌疑很大，很多人怀疑，为何此人的导师竟然让这篇论文通过。
伦敦大学学院无机与材料化学教授Robert Palgrave，当时就公开怀疑：论文中的观点，很多根本就站不住脚，极其不严谨！
随后，他展开抽丝剥茧的分析。
这篇论文研究的是一家匿名的美国大公司在无机材料发现上的工作。在这家公司中，有超过1000名科学家在寻找新材料，尤其是医疗保健、光学和工业制造领域。
但是论文中，有重重疑点。
比如作者提到，该实验室从2022年就开始使用AI了。他们是多有前瞻性，才能在22年就设立一个多年的、有1000多名被试的随机对照实验？
而且，作者竟然能查阅实验室员工的记录本，这有多大的可能？
而且论文的具体细节，也有很多可疑之处。
第一个问题，实验室究竟在研究什么类型的材料？
文中没有详细说明，但提到说无机材料是重点，包括生物材料、陶瓷和玻璃、金属和合金以及聚合物。
这就奇怪了。
比如教授表示，自己不认为论文中的方法，可以将生物材料进行原子化的模拟。
陶瓷和玻璃可能包含大量的无序结构，这种结构也很难以高通量的方式进行建模，这是谷歌Deepmind的首篇材料学论文失败的原因。
金属和合金也是同理，它们是大量无序的，很难建模。
聚合物倒是有可能以这种方式建模，但如果要获得晶体结构，也是很难的一件事。
